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基于数字挛生的医保宏观决策深度强化智能应用研究

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医疗保障体系的健康发展一直以来都是事关国计民生的重要工作.基于此,提出医保宏观决策的"4S"框架,聚焦"基本医疗保险基金的定额分配"应用场景,构建数字孪生仿真模拟环境,并将智能围棋机器人AlphaGo Zero底层的深度强化学习技术进行了优化改进,将该类人工智能技术应用于医保领域.运用构建在数字孪生仿真模拟基础之上的深度强化学习技术,旨在解决由道德风险和逆向选择所导致的医保基金运行风险问题,探索实现该领域社会资源分配达到社会效用最优的智能化解决方案.

吴永飞、王彦博、解立伟、杨璇、刘曦子、徐奇、宫雅菲、何姗、巨春武

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数字孪生 仿真模拟 深度强化学习 医保 宏观决策

2022

财务管理研究

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ISSN:
年,卷(期):2022.(4)
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